Производственное предприятие «Робус» реализует сложное строительное оборудование. Мы познакомились с компанией в непростое время, когда Заказчик вел борьбу за свой бренд и торговую марку. Не будем углубляться в детали. Скажем только, что контекстная реклама как инструмент получения дополнительного трафика отчасти помогла в решении проблемы. Мы привлекали необходимое количество лидов каждый месяц, а предприятие становилось популярнее большинства своих конкурентов.
Клиент: Производственное предприятие «Робус»
Регион: Пермь
Услуга: Настройка и ведение контекстной рекламы
Цель: Получение планового числа лидов по установленной стоимости
Задачи:
- Формирование гипотез и запуск эффективной контекстной рекламы.
- Отслеживание эффективности рекламы с помощью сервисов аналитики.
- Корректировка ставок.
- Обновление спецпредложений.
- Добавление рекламируемых товаров и категорий товаров.
Как предложили решить задачу?
Перед началом работы мы вдоль и поперек изучили бизнес клиента. Рекламировать сложный продукт, не углубляясь в его специфику – не самая лучшая идея, если мы хотим достичь хороших результатов.
Компания продает оборудование для производства пенобетона и газобетона. Часть продукции предназначена для фасовки и транспортировки строительных материалов.
Когда мы закончили с изучением бизнеса клиента, его целевой аудитории и специфики продукции, настало время формировать гипотезы. Наша цель – провести ряд мыслительных процедур и подготовить логичные тезисы, как можно увеличивать число заявок на продукцию без роста бюджета.
Гипотеза 1. Поисковая реклама принесет самые горячие лиды
Специфика продукции компании «Робус» настолько сложная, что показывать объявления незаинтересованным пользователям скорее всего нет смысла. Подготовили гипотезу, что большую часть заявок принесет только Поиск. На Сети стоит закладывать минимальные бюджеты: обращений с КМС и РСЯ много, но это спам или письма от поставщиков.
Чтобы проверить гипотезу, мы создали правильную структуру аккаунта, кампаний и UTM-меток. Сформировали единый «скелет» системы. Под каждый сегмент ЦА, продукт, инструмент или потребность создали отдельную кампанию.
Выбрали основные продуктовые направления:
- Оборудование для пенобетона
- Оборудование для сухих смесей
- Оборудование для газобетона
- И так далее.
Получилось несколько десятков кампаний в Яндекс и Google. Настроили аналитику: удалили все лишние цели в Метрике и добавили новые. Добавили новые классы обращений:
- Лид на конкретный продукт
- Повтор
- Спам
- Свои
- Нецелевой
- и т.д.
Все обращения с рекламы кропотливо размечали в мультитрекинге.
Гипотеза 2: делаем упор на самые продаваемые товары
Мы проанализировали статистику сайта и прошлые рекламные кампании. Чтобы рекламная кампания не успела нас неприятно удивить, мы решили сделать упор на популярные категории товаров. В основном это оборудование для производства пенобетона и газобетона, основные товары Заказчика. Чуть позже Заказчик сам нам подсказывал, какие товары нужно продвигать в первую очередь.
Основной сложностью было привлечение большого количества заявок при высокой конкуренции на рынке. Чтобы решить эту проблему, мы проанализировали цены на похожие товары у конкурентов и постарались сделать свои предложения более выгодными. Для этого разработали большое количество УТП и сделали упор на разработку привлекательных объявлений. В качестве УТП использовали территориальную близость производства, широкий ассортимент оборудования и понятный прайс-лист.
Собираем семантику
Для запуска рекламной кампании подготовили несколько сотен ключевых запросов. Примерно столько же собрали минус-слов. Отсекли все нецелевые запросы, не связанные с бизнесом клиента. Большая часть минус-слов касалась оборудования, которого нет в ассортимента Заказчика.
Ключевые слова подбирали через Вордстат. Для большинства продуктов делили семантику на три группы:
- Общие запросы (например, «Виброоборудование», «Шнековые транспортеры» и пр).
- По модели (например, «Robus ST 6000»)
- По типу смесей (например, «Оборудование для газобетона», «Оборудование для пенобетона» и пр.)
Дополнительно делили запросы по объему, способу применения и техническим характеристикам.
Настроили корректировки ставок для каждой кампании:
- по социально-демографическим признакам
- по гео
- по устройствам
- по сегментам Метрики
Это нужно для привлечения определенного пласта целевой аудитории, заинтересованного в покупке сложного строительного оборудования.
Настроили аналитику
Для построения системы аналитики использовали параметры Метрики и Google Analytics, а также данные самописной системы сквозной аналитики на базе Power BI. Чтобы отслеживать эффективность своих действий, настроили в системе все цели и добавили обработчики событий на формы.
У нас получилась создать систему сквозной аналитики, заточенную под все нужды клиента: отслеживание показателей по всем источникам трафика, включая данные по лидам, сделкам и выручке.
Запускаем контекстную рекламу
Для каждой группы запросов подготовили несколько объявлений, с разными текстами и на разные устройства. Для сетей сформировали стандартные и широкоформатные креативы. Каждое объявление проработали вплоть до мелочей: заполнили первый и второй заголовки, текст, отображаемые ссылки и уточнения. Чтобы увеличить вероятность конверсии на поиске, использовали шаблоны в первом заголовке. Там мы повышали релевантность объявления запросу пользователя.
Кампании отрабатывали как на поиске, так и в сетях. Мы помнили о первой гипотезе: в РСЯ заявок мало, большинство из них спам. Подтвердилось ли наше предположение?
Мы передали все УТП дизайнеру, он подготовил баннеры для РСЯ и Ретаргетинга.
Собираем сегменты аудитории для ретаргетинга
Для прогрева аудитории, которой интересны услуги, настроили параметры ретаргетинга. Для этого собрали сегменты Яндекс.Метрики для запуска рекламной кампании:
- Были на на сайте, но не оставили заявку и не позвонили.
- Были на сайте клиента, дошли до формы заказа, но не оформили заказ.
Сделали похожие сегменты аудитории (Look-a-like), чтобы расширить имеющийся пласт ЦА. Логика простая: чем больше мы получим целевых пользователей, тем больше будет заявок и продаж.
Результаты рекламной кампании
Нам важно было удерживать цену за лид не больше 500 рублей.
-
В апреле 2021 года стоимость лида в Яндекс.Директ составляла 265 рублей, в Google Ads – 426 рублей.
-
Спустя год, в апреле 2022 года, нам удалось снизить цену лида до 162 рублей в Яндекс.Директ.
Вырос и общий объем лидов. Каждый месяц средний прирост составлял 5-10%. Если в апреле 2021 года мы получили 29 лидов с Директа, то в апреле 2022 года – 179. Наблюдались некоторые просадки по объему лидов в зимний период, но за год работы нам удалось проработать и это.
Что получил клиент?
С заказчиком сложились доверительные отношения. Он рад, что мы столько лет поддерживаем его. Мы рады, что можем приносить пользу. Работаем уже не первый год, и будем развивать его бизнес в интернете дальше.